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Infraestructura, un tema obligado en el mundo de la inteligencia artificial
La dificultad para entregar cantidades masivas de datos a las soluciones de IA es una de las principales causas que frenan su implementación, revela MCM Telecom.
Aunque las funciones de una herramienta como ChatGPT nos siguen sorprendiendo todos los días, la realidad es que esta aplicación de inteligencia artificial (IA) es apenas un vistazo del potencial que nos ofrecerá esta innovación.
La influencia de la IA se sentirá en múltiples esferas de nuestra vida. Por ejemplo, en fabricación de productos en plantas gestionadas por soluciones de IA; movilidad (automóviles autónomos); servicios de salud para apoyar la toma de decisiones médicas; educación (aplicaciones de IA funcionando como guías académicos); cadenas de suministro de plataformas para la operación de redes de distribución de mercancías; y en centros de contacto de cualquier industria, ventas, atención a clientes y cobranza, entre otros.
Esta confianza en el valor estratégico de la inteligencia artificial explica por qué el 90 % de las empresas de la industria tecnológica estadounidense, según una encuesta de la consultora Ernst & Young, ya está experimentado con herramientas de IA, específicamente con chatbots como ChatGPT o Bing Chat, con el fin de integrarlos a sus distintas operaciones de negocio.
Las oportunidades que nos ofrece la inteligencia artificial, sin embargo, también exigen un compromiso: desarrollar infraestructuras que garanticen el máximo rendimiento de esta innovación. De acuerdo con un estudio-encuesta de VentureBeat, en sus iniciativas de inteligencia artificial, sólo el 54 % de las organizaciones logra mover su proyecto de una fase de prueba a un nivel de producción u operativo.
Entre las causas que frenan el avance de las iniciativas de IA, la investigación resalta varios aspectos. Uno de los principales es la dificultad para entregar cantidades masivas de datos, que las soluciones de inteligencia artificial necesitan para materializar sus capacidades en una forma confiable, segura, en tiempo real y en el lugar indicado.
Esto implica una importante revelación para las empresas: la transformación del negocio con IA necesita una infraestructura adecuada para el reto.
Latencia y residencia, dos conceptos clave
La importancia de la infraestructura en los despliegues de IA tiene que ver con un asunto principal. Para dar una respuesta precisa e inmediata a las necesidades del negocio, las herramientas de inteligencia artificial necesitan procesar grandes cantidades de datos, información a la que deben tener un acceso rápido, efectivo y seguro.
Cuando se logra garantizar dicho acceso a la información, la IA empieza a demostrar su eficacia en múltiples tareas. Eso es lo que ya está ocurriendo, por ejemplo, en el sector financiero, donde está transformando la forma en que se llevan a cabo tareas importantes, como la elaboración de informes financieros, la detección de fraudes y la gestión de riesgos. Además, está en aplicaciones de áreas como la de atención al cliente, automatización de procesos y la toma de decisiones estratégicas.
No obstante, los avances logrados por el ámbito financiero no han sido fáciles de conseguir, ya que las empresas del sector han tenido que superar distintos desafíos, entre ellos el de la infraestructura. Según un estudio global, durante sus procesos de implementación de soluciones de inteligencia artificial, el 56 % de las instituciones bancarias descubrió que carecía de las plataformas y los sistemas adecuados para habilitar este tipo de herramientas.
¿Cómo superar los retos que involucra la infraestructura? Aprovechando plataformas de infraestructura –conectividad, centros de datos, nube, entre otras tecnologías– que toman en cuenta dos conceptos que son muy importantes en los despliegues de inteligencia artificial: latencia de datos y residencia de los datos.
Ambos conceptos resultan relevantes porque apuntan, precisamente, a facilitar el acceso a los datos que necesita utilizar cualquier herramienta de inteligencia artificial. En el caso de las aplicaciones, en donde se requieren tiempos de respuesta sumamente acelerados, una alta latencia puede representar un obstáculo para el buen rendimiento de una aplicación de inteligencia artificial.
Por su parte, la residencia de los datos, que tiene que ver con el lugar donde reside la información, involucra la cercanía con los datos que necesita procesar la solución de IA. Mientras más cerca esté del lugar donde residen los datos (lo que también reduce el aspecto de latencia), una aplicación de IA podrá mejorar su desempeño al acelerar todos sus procesos de análisis.
La respuesta indicada, en el momento correcto
Con el respaldo de una infraestructura confiable, que permite atender los temas de la latencia y la residencia de los datos, las empresas pueden dar un paso firme en su adopción de soluciones de IA.
Al facilitar el acceso y el procesamiento de la información, las organizaciones garantizan que sus herramientas basadas en inteligencia artificial siempre cumplan con la premisa esencial: ofrecer respuestas precisas e inmediatas.
Eso es justo lo que se espera de esta innovación. Por ejemplo, que un chatbot de IA permita que un cliente evite una interacción con un operador telefónico humano, quien se toma tiempo para resolver un problema (porque no encuentra un dato o no sabe cómo interpretar una información concreta). En casos más complejos de aplicación de IA, como como los automóviles autónomos o los robots industriales, la rapidez en el tiempo de respuesta es un factor aún más crítico pues el auto o el robot industrial deben recibir la instrucción correcta (dar un giro para evitar un obstáculo o detener un proceso de manufactura) en el momento preciso.
Si su organización está planeando un despliegue de IA en sus operaciones de negocio, la mejor recomendación es buscar el apoyo de una infraestructura que, además de ser robusta en todos sus aspectos tecnológicos, esté diseñada para atender los aspectos que marcan la diferencia en el mundo de la inteligencia artificial.
Sobre el autor: Julio Palacios es director de Innovación y Partnership en MCM Telecom. Es ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por el Instituto Politécnico Nacional y cuenta con diversos estudios de posgrado del Instituto Tecnológico Autónomo de México y la Télécom École de Managment France, IPADE Business School, entre otros. Durante los 22 años de experiencia en MCM Telecom ha sido el responsable del desarrollo de negocios globales y en la actualidad encabeza el área de innovación y márketing.
